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公开(公告)号：CN114022392B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111373753.3
申请日：2021-11-19
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06T5/60 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出了一种用于单幅图像去雾的串行注意增强UNet++去雾网络，它采用基于残差结构的两个剪枝的UNet++块的串行策略。与简单的编解码结构相比，UNet++模块能够更好地利用编码器提取的特征，促进不同分辨率的上下文信息融合。串行UNet++结构可以学习深层特征，同时保留浅层特征，以便更好地处理浓密的烟雾，生成更逼真的图像，同时减少颜色失真。此外，还引入了在空间域和通道域学习权重的注意力机制来处理不均匀分布的烟雾。实验在两个具有代表性的公共数据集上进行，即大规模合成数据集RESIDE和小规模真实数据集I‑HAZY、O‑HAZY。对于RESIDE合成数据集，所提出的方法可以实现最先进的性能，对于I‑HAZY和O‑HAZY真实世界数据集，所提出的方法大大超过了以前最先进的去雾方法。
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公开(公告)号：CN115171047A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210852895.6
申请日：2022-07-20
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于轻量级长短距离注意力transformer网络的火灾图像检测方法，先采集火焰图片；再使用火焰检测网络进行检测，步骤包括：1)利用设计的轻量级特征提取主干网络处理输入待检测火焰图片，并输出提取到的三个不同分辨率的多尺度火焰特征；2)构建基于BiFPN的特征融合网络对前述多尺度火焰特征进行特征融合处理，并输出融合了三个不同分辨率层的融合特征；3)网络的分类层对前述融合特征进行分类预测，判断火焰的存在及其在图像中的位置。本发明中：轻量级的主干网络结构提高了检测速度；长短注意力机制的transformer提高了检测精度；特征融合机制BiFPN，提高了检测火灾图像中小目标火焰的能力，这提高了早期火灾和远距离拍摄的火灾图像的识别准确率。
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公开(公告)号：CN112395977A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011285583.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于身体轮廓和腿部关节骨架的哺乳动物姿态识别方法，步骤包括2个部分：第一部分，针对复杂野外环境下的野生哺乳动物图像利用Outline Mask R‑CNN进行边缘提取，获取动物外围轮廓；基于轮廓图，构建Tiny VGG轻型卷积神经网络，用于野生哺乳动物的姿态分类。第二部分，针对复杂野外环境下的野生哺乳动物视频序列，利用LEAP快速跟踪动物腿部关节点的位置，构成骨架图；以动物骨架图中的腿部关节夹角的变化为特征，以LSTM为分类器，用于野生哺乳动物的姿态分类。最后对这2部分模型得到的结果加以融合，进一步识别野生哺乳动物的不同姿态，以达到区分动物简单日常行为的目的，具有一定的应用前景。
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公开(公告)号：CN112395977B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202011285583.9
申请日：2020-11-17
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种基于身体轮廓和腿部关节骨架的哺乳动物姿态识别方法，步骤包括2个部分：第一部分，针对复杂野外环境下的野生哺乳动物图像利用Outline Mask R‑CNN进行边缘提取，获取动物外围轮廓；基于轮廓图，构建Tiny VGG轻型卷积神经网络，用于野生哺乳动物的姿态分类。第二部分，针对复杂野外环境下的野生哺乳动物视频序列，利用LEAP快速跟踪动物腿部关节点的位置，构成骨架图；以动物骨架图中的腿部关节夹角的变化为特征，以LSTM为分类器，用于野生哺乳动物的姿态分类。最后对这2部分模型得到的结果加以融合，进一步识别野生哺乳动物的不同姿态，以达到区分动物简单日常行为的目的，具有一定的应用前景。
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公开(公告)号：CN114187203A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111504661.4
申请日：2021-12-09
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 针对现有的去雾算法难以处理不均匀分布的雾，且深度卷积去雾网络过度依赖大规模数据集的问题，本发明提出了一种注意力优化的深度编解码去雾生成对抗网络，该网络采用了四层下采样结构的编码器，充分提取因为雾而损失的语义信息，以便恢复清晰的图像。同时，在解码器网络中，引入了注意力机制，自适应地为不同的像素和通道分配权值，从而处理不均匀分布的雾。最后，生成对抗网络的框架使得模型在小样本数据集上能取得更好的训练效果。实验结果表明，本技术方案不仅能够有效去除真实场景图像中不均匀分布的雾，而且对于训练样本较少的真实场景数据集，也能恢复清晰的图像，评价指标优于广泛采用的其他对比算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114022392A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111373753.3
申请日：2021-11-19
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出了一种用于单幅图像去雾的串行注意增强UNet++去雾网络，它采用基于残差结构的两个剪枝的UNet++块的串行策略。与简单的编解码结构相比，UNet++模块能够更好地利用编码器提取的特征，促进不同分辨率的上下文信息融合。串行UNet++结构可以学习深层特征，同时保留浅层特征，以便更好地处理浓密的烟雾，生成更逼真的图像，同时减少颜色失真。此外，还引入了在空间域和通道域学习权重的注意力机制来处理不均匀分布的烟雾。实验在两个具有代表性的公共数据集上进行，即大规模合成数据集RESIDE和小规模真实数据集I‑HAZY、O‑HAZY。对于RESIDE合成数据集，所提出的方法可以实现最先进的性能，对于I‑HAZY和O‑HAZY真实世界数据集，所提出的方法大大超过了以前最先进的去雾方法。
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公开(公告)号：CN112541397B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011283758.2
申请日：2020-11-17
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于改进的ViBe算法与轻量化卷积网络的火焰检测方法，步骤为：利用改进的ViBe前景检测算法进行火焰的前景检测；利用构建的轻量化卷积神经网络进一步判断ViBe前景检测算法检测出来的疑似火焰区域是否为火焰对象，其中，构建基于SE注意力机制的轻量化的火焰检测卷积神经网络。本发明采用ViBe前景检测算法，用于疑似火焰前景目标的检测，消除动态背景噪声点，去除跟火焰颜色相似但不具有闪烁特征的干扰对象；与现有的目标检测深度卷积网络相比，本发明提高了火焰检测的速度；在轻量化火焰检测卷积网络中嵌入SE注意力机制，在提高火焰检测精度的同时，也保证了火焰检测的速度。
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公开(公告)号：CN112541397A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011283758.2
申请日：2020-11-17
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种基于改进的ViBe算法与轻量化卷积网络的火焰检测方法，步骤为：利用改进的ViBe前景检测算法进行火焰的前景检测；利用构建的轻量化卷积神经网络进一步判断ViBe前景检测算法检测出来的疑似火焰区域是否为火焰对象，其中，构建基于SE注意力机制的轻量化的火焰检测卷积神经网络。本发明采用ViBe前景检测算法，用于疑似火焰前景目标的检测，消除动态背景噪声点，去除跟火焰颜色相似但不具有闪烁特征的干扰对象；与现有的目标检测深度卷积网络相比，本发明提高了火焰检测的速度；在轻量化火焰检测卷积网络中嵌入SE注意力机制，在提高火焰检测精度的同时，也保证了火焰检测的速度。
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公开(公告)号：CN214047933U
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202022659459.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 一种装有伸缩式隔板的用于公共场所的公用桌，包括桌面及其连接的支撑机构；所述桌面上连接有竖直的隔板，桌面被隔板分为多个独立区域，每个区域通过桌子边缘连接为完整桌面；其特征是所述隔板升降连接于桌面，升降连接机构为：在桌面上开有与隔板厚度和宽度尺寸对应的升降槽，升降槽的顶面开口和底面开口分别位于桌面的上、下表面；桌面的下表面连接有顶面开口的存储仓，存储仓的开口于升降槽的底面开口对应，隔板在降的状态下，隔板在存储仓内，隔板的顶面与桌面的上表面齐平；在隔板和存储仓之间连接有升降驱动机构。本公用桌结构较为简单，均可采用成熟技术实现，在应对公共场所的防疫需求时，可较为灵活地使用。
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公开(公告)号：CN208956175U
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201821978683.8
申请日：2018-11-27
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本实用新型涉及车辆工程技术领域，涉及一种车底活物扫描报警装置，包括保护罩、扫描装置、旋转轴，所述扫描装置内含红外光LED、CMOS传感器、热释电传感器和主控芯片，所述CMOS传感器前方自带一个红外镜头、热释电传感器前方自带一个菲涅尔透镜；所述保护罩通过旋转轴与扫描装置相连，保护罩通过固定装置与车底相连；所述旋转轴内部装有驱动马达，可带动扫描装置转动。该装置对车底进行扫描，生成车底全景图，让驾驶员知晓车底情况，从而避免安全隐患的发生。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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